Support Vector Machineを用いたAdaBoostの重み最適化(一般セッション,手,顔,身体表現の認識,理解)
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概要
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AdaBoostのアルゴリズムでは、弱識別器を各ラウンドに1つずつ順に学習する。弱識別器の重みもラウンド順に決まるが、一度決定された重みは変化しない。これらの重みは全ての弱識別器が学習された後に全弱識別器の結果を用いて最適化出来る。本稿では、ソフトマージン線形SVMを用いてAdaBoostの重みを最適化する2つの手法を提案する。1つは全弱識別器が構築された後に1回最適化を行う手法であり、もう1つは、AdaBoostの全学習ラウンドで最適化を行う手法である。7つのベンチマークデータセットに対して評価実験を行い、提案手法がAdaBoostと同等以上の識別性能を持つことを示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-08-29
著者
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
松川 徹
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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